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Escuela Superior Politécnica del Litoral Instituto de Ciencias Matemáticas Ingeniería en Estadística Informática. Implementación de un Sistema de Indicadores de Gestión para el Proceso De Control de la Morosidad en la Cartera de una Entidad Financiera. Desarrollado por:
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Escuela Superior Politécnica del Litoral Instituto de Ciencias Matemáticas Ingeniería en Estadística Informática Implementación de un Sistema de Indicadores de Gestión para el Proceso De Control de la Morosidad en la Cartera de una Entidad Financiera Desarrollado por: Jacobo Mero Herrera Patricio Veintimilla Jaramillo Guayaquil – Ecuador 2010
Agenda Institución Financiera 1.1 Departamento de Auditoría Interna Formulación e Indicadores de Gestión 2.1 Objetivo y Matriz SIPOC de Indicadores Aplicativo Informático 3.1 Modelo Punto 3.2 Modelo Datamart Resultados del Aplicativo Informático 4.1 Medición de Indicadores de Gestión Análisis Estadístico 5.1 Análisis Univariado 5.2 Análisis Multivariado Conclusiones y Recomendaciones
Institución Financiera La Institución Financiera inicio sus labores en Guayaquil, Ecuador, el 10 de abril de 1972, con la clara misión de contribuir al desarrollo del Ecuador. Visión Ser una organización rentable, flexible y moderna, líder en servicios financieros de calidad, basados en prácticas éticas y estándares internacionales de eficiencia. Misión Contribuir al desarrollo del país, mediante la oferta de servicios financieros de calidad; el compromiso ético y la excelencia; y el recurso humano capaz y motivado.
La Institución FinancieraDepartamento de Auditoría Interna El objetivo del departamento es establecer los procedimientos a seguir en la elaboración y ejecución del Plan Anual de Auditoría, y del seguimiento a la regularización de las observaciones y/o recomendaciones del área de Auditoría Interna.
Matriz SIPOC de los procesos En la matriz SIPOC se identifican las entradas, salidas, responsables y actividades de cada uno de los procesos.
Mantener un bajo nivel en morosidad de cartera de clientes. Sistema de Indicadores de Gestión para el Control de la Morosidad Lograr: Que los aumentar el número de cuentas por agente Mantener al día a los altos mandos para la toma de decisiones. Mejora de procesos existentes
Indicadores de Gestión En la administración lo fundamental es el control de los procesos, por lo que definiendo un proceso como una sucesión de etapas lógicas organizadas que tienen como resultado un producto que alguien usa, un indicador seria un dato o conjunto de datos que ayudan a medir objetivamente la evolución de un proceso o de una actividad. Los indicadores de gestión están relacionados con los ratios que nos permiten administrar realmente un proceso.
Se quiere controlar el número de cuentas vencidas por cobrar, tener una menor cantidad de estas cuentas ayudará a la institución a mejorar la liquidez del banco en cuentas que se encuentran vencidas ya de algunos periodos. Índice de Morosidad de cuentas por cobrar
Se pretende reducir la cantidad de la cartera vencida por este tipo de actividad, es decir ayudara a reducir el riesgo operativo. Índice de Morosidad deudores por aceptación
Este contingente se refiere a la cartera que tiene vencida la institución pero con una salvaguarda que le ayudará a mantener activos estos créditos pero le reducirá su liquidez. Índice de Morosidad deudores por contingente
Establecer el mínimo número de cuentas que una agencia debe tener vencida en cartera por ejecutivo de negocio. Números de operaciones por ejecutivo de negocio
Este el indicador más puro que se encuentra en la institución puesto que con él se refleja ante la entidad controladora si cumple con las metas y objetivos que la misma plantea para instituciones como la que se estudio. Índice de Morosidad Real
Data Mart Los definimos para satisfacer las necesidades de un departamento o sección de la organización. Contiene menos información en detalle y más información adicional, es decir que un Data Mart es un Data Warehouse con sentido o finalidad departamental. Fuente: www.swgreenhouse.com/Productos/Hi-Spins/DataMart.html, www.sinnexus.com/business_intelligence/datamart.aspx
Esquemas Esquema de Estrella Esquema de Copo de Nieve
Medidas Capital Vencido Capital QNDI Capital por Vencer Aceptaciones Contingentes } Cliente Nombre Tiempo Año Cédula Mes Hecho Crédito Código tipo Crédito Nombre Nombre Código tipo Servicio Oficial Sucursal Código Localidad Tipo Crédito Descripción Servicio Agencia Modelo Punto del Departamento El modelo punto representa la situación a estudiar y análisis de la Institución Financiera.
Esta tabla fue diseñada para el análisis del crédito de la institución financiera. Esta tabla está relacionada con las dimensiones de tiempo, clientes, oficial, agencia, tipo de crédito. Hecho del Negocio (Hecho Crédito)
Análisis Estadístico Análisis Univariado Capital Inicial
Para las series se analizó la evolución mensual de las operaciones que estaban vigentes al 1 de Agosto de 2008 y su evolución posterior en el tiempo. Series de Tiempo
En el comportamiento observado del IMC por tipo de crédito, estudiaremos los valores más elevados del IMC, en el presente periodo.
Las variables clasificadas para este estudio son: Análisis Multivariado
Matriz de Correlaciones Estandarizaremos los datos para medir la relación lineal que existe entre las proposiciones, a través de la matriz de correlaciones. R =
El objetivo es tomar el número suficiente de componentes principales con el fin de explicar la mayor parte de la variabilidad de los datos por menos variables que las observables Componentes Principales
Como resultado de las componentes principales hemos decidido tomar tres componentes principales pues estas explican un 72.6% de la variabilidad contenida en la muestra, por lo que los vectores propios asociados a los primeros tres valores propios, es decir las combinaciones con máxima varianza, son las componentes principales con las que vamos a trabajar.
El objetivo es encontrar un grupo óptimo en el cual las observaciones u objeto dentro de cada clúster sean similares, pero los clúster no similares entre ellos. Esto es, asegurar la homogeneidad dentro de los clúster y la heterogeneidad entre ellos. Análisis de Clúster
Tentativamente les podríamos decir que el clúster de la derecha del observador corresponde a información netamente del crédito en cuestión y el clúster de lado de la izquierda es información financiera del cliente en sí.
Conclusiones Destacar la gestión realizada por la Zona 1, que teniendo un índice de morosidad alto lo redujo considerablemente para el tercer trimestre del año 2009 situándose en un 0.08% destacable, además es importante que en todo el litoral el índice no es muy alto. En la región interandina que abarcan las zonas cuatro y cinco es de considerar que al finalizar el tercer trimestre son las que presentan un mayor índice de morosidad con 0.15% y 0.31% del total de la cartera de créditos por lo que los ejecutivos de negocio están ya implementando medidas para contrarrestar este índice y para el cuarto trimestre reducirlo. En el comportamiento por tipo de crédito por naturaleza se tiene que los créditos de Consumo y Comercial son las que concentran un mayor índice de morosidad con un 1.01% y 2.71% por lo que se tienen que aplicar las debidas gestiones para la recuperación de la colocación de estos créditos.
Recomendaciones La implementación de este Sistema para el área de Auditoría Contable y Auditoría de Colocaciones, sistema que ayudara para una correcta implementación y seguimiento sobre el IMC dentro de la Institución Financiera. Los objetivos desarrollados deberán ser comunicados al Auditor Interno como al Comité de Auditoría para que se trabaje en un propósito estándar para el cumplimiento de los mismos. La verificación del IMC deberá realizarse conforme lo solicite el Auditor Interno, en las fichas de cada indicador, para de esta manera poder llevar un control desempeño y cumplimiento del plan anual de Auditoría.